<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[top_software的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/top_software</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; top_software]]></copyright><item><title><![CDATA[设计模式六 静态代理模式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/top_software/article/details/106171507</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/top_software/article/details/106171507</guid><author>top_software</author><pubDate>Sun, 17 May 2020 11:19:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[代理模式：
当一个对象不合适或者不能够直接引用目标对象是，代理对象就会以中介的方式介入。
例如：你买房子找中介，那么中介就是代理对象。
代理对象分两种，静态代理和动态代理。
动态代理又分jdk代理和cglib 代理。
jdk代理应用在实现接口的类。才能应用jdk代理。
cglib 是在类不实现接口的情况下也能实现代理对象的创建。应用。
一、静态代理
//接口 提供了抽象的teach方法
public interface ITeacherDao {
    default void show(){
     ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[事务 学习笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/top_software/article/details/105665085</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/top_software/article/details/105665085</guid><author>top_software</author><pubDate>Tue, 21 Apr 2020 19:17:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[讲解事务前我们先来看一张图：

这张图讲述了数据库的隔离级别和预防脏读、不可重复读，幻读的对应关系。
那么mysql 默认的数据库隔离级别是Repeatable Read ，这个级别下就不会出现脏读和不可重复读。
而Oracle和Sqlserver 的默认隔离级别是 Read committed 。这种级别不会出现脏读。
下面说下脏读、不可重复读、幻读出现的场景。
1、脏读：
前提数据库的隔离级别...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hashmap原理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/top_software/article/details/105126801</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/top_software/article/details/105126801</guid><author>top_software</author><pubDate>Thu, 26 Mar 2020 20:40:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[Hashmap，组成有三部分，数组、+链表+红黑树。
HashMap 的实例有两个参数影响其性能：“初始容量” 和 “加载因子”。容量 是哈希表中桶的数量，初始容量 只是哈希表在创建时的容量。加载因子 是哈希表在其容量自动增加之前可以达到多满的一种尺度。***当哈希表中的条目数超出了加载因子与当前容量的乘积时，并且要存放的位置已经有元素了（hash碰撞）***，必须满足这两个条件，才要对该哈希表进...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Redis实例搭建]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/top_software/article/details/104626362</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/top_software/article/details/104626362</guid><author>top_software</author><pubDate>Wed, 04 Mar 2020 19:15:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[官网的解释：Redis是一个开放源代码（BSD许可）的内存中数据结构存储，用作数据库，缓存和消息代理。它支持数据结构，例如字符串，哈希，列表，集合，带范围查询的排序集合，位图，超日志，带有半径查询和流的地理空间索引。Redis具有内置的复制，Lua脚本，LRU逐出，事务和不同级别的磁盘持久性，并通过Redis Sentinel和Redis Cluster自动分区提供了高可用性。
第一步、搭建一个w...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[mysql索引实例]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/top_software/article/details/104580546</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/top_software/article/details/104580546</guid><author>top_software</author><pubDate>Sat, 29 Feb 2020 20:39:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[需求描述：压力测试有两张表，主从表，每个表100万以上。现在要两个表关联并进行group by分组。
未优化sql：
select b.supplier_name,b.supplier_code,b.currency_id
from t_outsourcing_dtl a
left join t_outsourcing b on b.code=a.code AND b.del_flag=a.del...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[自定义STARTER实例]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/top_software/article/details/104570404</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/top_software/article/details/104570404</guid><author>top_software</author><pubDate>Sat, 29 Feb 2020 12:45:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[springboot自定义STARTER实例
过程描述：
一、创建一个empty-Project 。然后追加两个module。一个是maven项目，用于做自动配置的属性和功能类，另一个是web项目，用来引用autoconfigurer配置工程。

1、在starter的pom.xml中，引用autoconfigurer。
&lt;groupId&gt;com.zhiyuan.starter&lt;...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[mysql索引原理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/top_software/article/details/104465682</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/top_software/article/details/104465682</guid><author>top_software</author><pubDate>Sun, 23 Feb 2020 20:15:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[索引的本质
索引是帮助MYSQL高效获取排好序的数据的一种数据结构。
我们先看几种常用的数据结构。
1、下图是一种二叉树的存储结构。
/2、红黑树（二叉平衡树），可以解决二叉树单边增加变成链表的问题。但是红黑树如果数据变多查询IO次数也会很多，消耗也很大。

3、B - tree，相对于红黑树做了横向的拓展，那么这种数据结构能够减少IO资源的支出。提高查询速度。

4、B + tree相对于...]]></description><category></category></item></channel></rss>